特斯拉ROBOTAXI跟踪(一)：首“秀”波澜不惊 长期优势明显

　　事件描述
　　6 月22 日，在德州奥斯汀的限定区域，特斯拉将10 多台Model Y 开放了有安全员的Robotaxi 运营服务，对象为受邀用户20 多人，这是特斯拉Robotaxi的首次公开测试。
　　事件点评
　　特斯拉Robotaxi 首次运营总体较为顺利，客户体验良好。从图1 我们可以看到他的一些亮点表现，体现在：1）会车博弈拟人；2）夜间掉头自如；3）主摄像头带自清洁；4）可进入停车场复杂路面上下客（Waymo 目前做不到）。
　　尽管我们也看到少量出错的情况，比如走错车道或在路口中央卡死。
　　运营作秀意味明显，并未展示出突破性进展，邀请对象精挑细选。缺少突破性的进展体现在：1）运营范围局限为奥斯汀市南部77 平方公里的区域（奥斯汀市区面积704 平方公里）；2）副驾仍然存在车内安全员；3）并未搭载新硬件和FSD 14.0，软件版本仍基于FSD 13.2.9 深度微调。本次受邀对象局限在20 多人，主要为投资人和网红粉丝。这部分群体有两个特征：1）对特斯拉FSD 的能力边界有清晰认知和合理预期；2）对新技术的容忍度高，对特斯拉的批评意愿较低。
　　我们认为其技术架构可能为通用司机+本地知识层的折中方案。特斯拉可能采用了低秩适配器（LoRA）技术用轻量级本地规则文档对应参数矩阵叠加到基础模型并动态适配。既不用维护大量过拟合的地域模型，也降低了对模型泛用性的过高要求。从特斯拉在没有本地车端数据大量训练的情况下，在中国市场的测试反馈来看，我们认为不能低估特斯拉模型的泛化能力，此次花费较长时间针对奥斯汀优化可能主要为了保障首“秀”效果。
　　我们认为基于AI / HW 5.0 硬件的FSD 14.0 可能成为下个里程碑。HW 5.0（特斯拉已改名AI 5.0）硬件的算力预计在2000TOPS 以上，相对现有模型，其支持的FSD 14.0 版本的模型参数规模将达到现在的数倍，模型的上下文记忆长度将可以以分钟计，具备长思维链推理能力。在其混合专家模型（MoE）思路的架构下，我们预计其性能表现将再次跃升一个台阶。
　　此次运营预计对特斯拉中短期的销量和上游供应链影响有限。行百里者半九十，自动驾驶落地难度不断超出行业预期，即使硬件稳定度最高的特斯拉也经过多次迭代。目前从HW3.0 到预计年底发布的HW5.0，支持的FSD 版本上限分别为FSD 12~14。受限于特斯拉的产能和Robotaxi 能力提升进度，我们认为即使在最乐观情况下，2026 年搭载HW5.0 的Model Y 大规模量产后，Robotaxi 的广告效应带动的北美2026 年年度销量也不会超过10 万台。
　　2026 年底若Robotaxi 进展顺利，Cybercab 如期量产，考虑扩张需要的运营网络支持，我们预计2027 年Cybercab 的销售规模可能在2 万台左右，在技术高度成熟前，生产端的规模对上游供应链影响有限。
　　风险提示： 1、运营期间出现意外舆情事件；2、加州和德州以外地区监管部门和国家道路交通管理局的监管要求迟迟难以满足；3、Waymo 或其它竞争者在技术架构上出现新的难以复制的突破。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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